[{"data":1,"prerenderedAt":765},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-understanding-ci-cd":3,"navigation-de-de":44,"banner-de-de":446,"footer-de-de":456,"blog-post-authors-de-de-GitLab":661,"blog-related-posts-de-de-getting-started-with-gitlab-understanding-ci-cd":675,"assessment-promotions-de-de":715,"next-steps-de-de":755},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":29,"isFeatured":12,"meta":30,"navigation":12,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":43},"blogPosts/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-understanding-ci-cd.yml","Getting Started With Gitlab Understanding Ci Cd",[7],"gitlab",null,"product",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"getting-started-with-gitlab-understanding-ci-cd",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":28},"Erste Schritte mit GitLab: Grundlegendes zu CI/CD","In diesem Leitfaden für Einsteiger(innen) lernst du die Grundlagen der kontinuierlichen Integration und kontinuierlichen Lieferung kennen. Du erfährst, was CI/CD-Komponenten sind und wie du sie erstellst.",[18],"GitLab","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749659525/Blog/Hero%20Images/blog-getting-started-with-gitlab-banner-0497-option4-fy25.png","2025-04-25","Stell dir einen Workflow vor, bei dem jede Codeänderung automatisch erstellt, getestet und für deine Benutzer(innen) bereitgestellt wird. Genau das macht [CI/CD (Kontinuierliche Integration/Kontinuierliche Lieferung)](https://about.gitlab.com/de-de/topics/ci-cd/)! Mit CI/CD kannst du Fehler frühzeitig erkennen, die Qualität des Codes sicherstellen und Software schneller und häufiger bereitstellen.\n\n## Inhaltsverzeichnis\n\n- [Was ist CI/CD?](#was-ist-cicd%3F)\n- [Vorteile von GitLab CI/CD](#vorteile-von-gitlab-cicd)\n- [Die Elemente von GitLab CI/CD](#die-elemente-von-gitlab-cicd)\n- [GitLab CI einrichten](#gitlab-ci-einrichten)\n- [Beispiele für die CI/CD-Konfiguration](#beispiele-für-die-cicd-konfiguration)\n- [GitLab Auto-DevOps](#gitlab-auto-devops)\n- [CI/CD-Katalog](#cicd-katalog)\n- [CI-Vorlagen](#ci-vorlagen)\n- [Entwicklung der nächsten Generation](#entwicklung-der-nächsten-generation)\n- [Reihe „Erste Schritte mit GitLab\"](#reihe-„erste-schritte-mit-gitlab“)\n\n> **12x kürzere Bereitstellungszeit: Dank GitLabs vollständiger Integration lebt Hilti Effizienz.** GitLab bringt vollständige Transparenz, eine umfassende Codeverwaltung und umfangreiche Sicherheitsscans mit, um Hilti neue Softwarefähigkeiten zu ermöglichen. Erfahre, wie Hilti seine Softwareentwicklung revolutioniert hat. **[Erfolgsstory lesen](https://about.gitlab.com/de-de/customers/hilti/)**\n\n### Was ist CI/CD?\n\n* **Kontinuierliche Integration** ist eine Entwicklungsmethode, bei der Entwickler(innen) häufig, nach Möglichkeit mehrmals am Tag, Codeänderungen in ein gemeinsames Repository integrieren. Jede Integration wird dann durch einen automatisierten Build- und Testprozess überprüft, so dass die Teams Probleme frühzeitig erkennen können.  * **Kontinuierliche Lieferung** erweitert CI, indem sie die Bereitstellungspipeline automatisiert und dafür sorgt, dass dein Code *immer* in einem einsatzfähigen Zustand ist. Du kannst deine Anwendung mit einem einzigen Klick oder automatisch in verschiedenen Umgebungen (z. B. Staging, Produktion) bereitstellen.  * **Kontinuierliche Bereitstellung** geht noch einen Schritt weiter, indem sie *jeden erfolgreichen Build* automatisch für die Produktion bereitstellt. Dies erfordert ein hohes Maß an Vertrauen in deine automatisierten Tests und deinen Bereitstellungsprozess.\n\n### Vorteile von GitLab CI/CD\n\nGitLab CI/CD ist ein leistungsstarkes, eingegliedertes System, das in GitLab integriert ist. Es bietet ein nahtloses Erlebnis für die Automatisierung deines gesamten Software-Entwicklungsprozesses. Mit GitLab CI/CD kannst du:\n\n* **Alles automatisieren:** Erstelle, teste und stelle deine Anwendungen mit Leichtigkeit bereit.  * **Bugs frühzeitig erkennen:** Erkenne und behebe Fehler, bevor sie die Produktion erreichen.  * **Schnelleres Feedback erhalten:** Du erhältst sofortige Rückmeldung zu deinen Code-Änderungen.  * **Die Zusammenarbeit verbessern:** Arbeite mit automatisierten Workflows effektiver im Team zusammen.  * **Die Bereitstellung beschleunigen:** Veröffentliche Software schneller und häufiger.  * **Risiken reduzieren:** Minimiere Fehler bei der Bereitstellung und vermeide Rollbacks.\n\n### Die Elemente von GitLab CI/CD\n\n* `.gitlab-ci.yml`**:** Diese [YAML-Datei (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/), die sich im Stammverzeichnis deines Projekts befindet, definiert deine CI/CD-Pipeline, einschließlich Phasen, Jobs und Runner.  * [**GitLab Runner** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/runner/)**:** Dieser Agent führt deine CI/CD-Jobs auf deiner Infrastruktur aus (z. B. auf physischen Computern, virtuellen Maschinen, Docker-Containern oder Kubernetes-Clustern).  * [**Phasen** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/#stages)**:** Phasen definieren die Reihenfolge der Ausführung deiner Jobs (z. B. Erstellen, Testen und Bereitstellen).  * [**Jobs** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/#job-keywords)**:** Jobs sind einzelne Arbeitseinheiten innerhalb einer Phase (z. B. Code kompilieren, Tests ausführen und für das Staging bereitstellen).\n\n### GitLab CI einrichten\n\nDie ersten Schritte mit GitLab CI sind einfach. Hier ist ein einfaches Beispiel für eine `.gitlab-ci.yml`-Datei:\n\n```yaml\n\nstages:\n  - build\n  - test\n  - deploy\n\nbuild_job:\n  stage: build\n  script:\n    - echo \"Building the application...\"\n\ntest_job:\n  stage: test\n  script:\n    - echo \"Running tests...\"\n\ndeploy_job:\n  stage: deploy\n  script:\n    - echo \"Deploying to production...\"\n  environment:\n    name: production\n\n```\n\nDiese Konfiguration definiert drei Phasen: „build“, „test“ und „deploy“. Jede Phase enthält einen Job, der ein einfaches Skript ausführt.\n\n### Beispiele für die CI/CD-Konfiguration\n\nSehen wir uns einige realistischere Beispiele an.\n\n**Erstellen und Bereitstellen einer Node.js-Anwendung**\n\nDie folgende Pipelinedefinition beschreibt die Verwendung von npm, um eine Node.js-Anwendung zu erstellen und zu testen, und [dpl (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ci/examples/deployment/), um die Anwendung in Heroku bereitzustellen. In der Bereitstellungsphase der Pipeline werden die [GitLab-CI/CD-Variablen (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ci/variables/) verwendet, mit denen Entwickler(innen) vertrauliche Informationen (z. B. Zugangsdaten) speichern und sicher in CI/CD-Prozessen verwenden können. In diesem Beispiel wird ein API-Schlüssel für die Bereitstellung in Heroku unter dem variablen Schlüsselnamen '$HEROKU_API_KEY` gespeichert, den das dpl-Tool verwendet.\n\n```yaml\n\nstages:\n  - build\n  - test\n  - deploy\n\nbuild:\n  stage: build\n  image: node:latest\n  script:\n    - npm install\n    - npm run build\n\ntest:\n  stage: test\n  image: node:latest\n  script:\n    - npm run test\n\ndeploy:\n  stage: deploy\n  image: ruby:latest\n  script:\n    - gem install dpl\n    - dpl --provider=heroku --app=$HEROKU_APP_NAME --api-key=$HEROKU_API_KEY\n\n```\n\n**Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen (Staging und Produktivumgebung)**\n\nGitLab bietet auch [Umgebungen (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ci/environments/) mit CI/CD. Mit dieser Funktion können Benutzer(innen) die Bereitstellung von CI/CD auf Infrastrukturziele verfolgen. Im folgenden Beispiel fügt die Pipeline Phasen mit einer Umgebungseigenschaft für eine Staging- und eine Produktivumgebung hinzu. Während die Phase „deploy_staging“ ihr Skript immer ausführt, erfordert die Phase „deploy_production“ eine manuelle Genehmigung, um eine versehentliche Bereitstellung in der Produktionsumgebung zu verhindern.\n\n```yaml\n\nstages:\n  - build\n  - test\n  - deploy_staging\n  - deploy_production\n\nbuild:\n  # ...\n\ntest:\n  # ...\n\ndeploy_staging:\n  stage: deploy_staging\n  script:\n    - echo \"Deploying to staging...\"\n  environment:\n    name: staging\n\ndeploy_production:\n  stage: deploy_production\n  script:\n    - echo \"Deploying to production...\"\n  environment:\n    name: production\n  when: manual  # Requires manual approval\n\n```\n\n### GitLab Auto-DevOps\n\n[GitLab Auto-DevOps (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/topics/autodevops/) vereinfacht CI/CD, indem es eine vordefinierte Konfiguration bereitstellt, mit der deine Anwendungen automatisch erstellt, getestet und bereitgestellt werden. Es nutzt bewährte Methoden und Branchenstandards, um deinen Workflow zu optimieren.\n\nSo aktivierst du Auto-DevOps:\n\n1. Gehe in deinem Projekt zu **Einstellungen > CI/CD > Allgemeine Pipelines**.  2. Aktiviere die Option **Auto-DevOps**.\n\nAuto-DevOps erkennt automatisch die Sprache und das Framework deines Projekts und konfiguriert die erforderlichen Build-, Test- und Bereitstellungsphasen. Du musst nicht einmal eine `.gitlab-ci.yml`-Datei erstellen.\n\n### CI/CD-Katalog\n\nDer [CI/CD-Katalog (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://about.gitlab.com/blog/faq-gitlab-ci-cd-catalog/) ist eine Liste von Projekten mit veröffentlichten [CI/CD-Komponenten (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/components/), die du zur Erweiterung deines CI/CD-Workflows nutzen kannst. Jeder kann ein Komponentenprojekt erstellen und es zum CI/CD-Katalog hinzufügen oder zu einem bestehenden Projekt beitragen, um die verfügbaren Komponenten zu verbessern. Die veröffentlichten Komponenten findest du im [CI/CD-Katalog](https://gitlab.com/explore/catalog) auf GitLab.com.\n\n> [Tutorial: So richtest du deine erste GitLab-CI/CD-Komponente ein (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://about.gitlab.com/blog/tutorial-how-to-set-up-your-first-gitlab-ci-cd-component/)\n\n### CI-Vorlagen\n\nDu kannst auch deine eigenen [CI-Vorlagen (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/ci/examples/) erstellen, um CI/CD-Konfigurationen zu standardisieren und über mehrere Projekte hinweg wiederzuverwenden. Das fördert die Konsistenz und reduziert doppelte Arbeit.\n\nSo erstellst du eine CI-Vorlage:\n\n1. Erstelle eine `.gitlab-ci.yml`-Datei in einem eigenen Projekt oder Repository.  2. Definiere deine CI/CD-Konfiguration in der Vorlage. 3. Verwende in der `.gitlab-ci.yml`-Datei deines Projekts das Schlüsselwort `include`, um die Vorlage einzuschließen.\n\n## Entwicklung der nächsten Generation\n\nGitLab CI/CD ist ein leistungsstarkes Tool, das deinen Workflow bei der Entwicklung verbessern kann. Wenn du die Konzepte von CI/CD verstehst, deine Pipelines konfigurierst und Funktionen wie Auto-DevOps, den CI/CD-Katalog und CI-Vorlagen nutzt, kannst du deinen gesamten Software-Entwicklungsprozess automatisieren und schneller und effizienter hochwertige Software liefern.\n\n> Willst du dein Wissen vertiefen? Registriere dich für die [englischsprachigen Kurse der GitLab University](https://university.gitlab.com/). Du kannst auch sofort mit der [kostenlosen Testversion von GitLab Ultimate](https://about.gitlab.com/de-de/free-trial/?hosted=saas) loslegen.\n\n## Reihe „Erste Schritte mit GitLab“\n\nWeitere Artikel in unserer Serie „Erste Schritte mit GitLab“:\n\n- [Benutzerverwaltung](https://about.gitlab.com/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-how-to-manage-users/)\n- [Projekte in GitLab importieren (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://about.gitlab.com/blog/getting-started-with-gitlab-how-to-import-your-projects-to-gitlab/)  - [Projektmanagement](https://about.gitlab.com/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-mastering-project-management/)\n- [Automatisiere Agile-Workflows mit dem gem gitlab-triage](https://about.gitlab.com/de-de/blog/automating-agile-workflows-with-the-gitlab-triage-gem/)\n",[23,24,25,26,9,27],"CI/CD","CI","CD","DevSecOps 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aus GitLab-Pipelines automatisch in QMetry übertragen","Der QMetry GitLab Component überträgt Testergebnisse automatisch aus CI/CD-Pipelines in QMetry – ohne manuelle Schritte, mit vollständigem Audit-Trail.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775486753/cswmwtygkgkbdsibo09v.png",[27,9,682],"devops",[684,685],"Matt Genelin","Matt Bonner","2026-04-07","In modernen Entwicklungsumgebungen müssen DevSecOps-Teams Testergebnisse aus CI/CD-Pipelines konsistent in Testmanagement-Plattformen übertragen, um Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Compliance über den gesamten Entwicklungszyklus zu gewährleisten.\nTeams, die GitLab für CI/CD und SmartBear QMetry für das Testmanagement einsetzen, verbringen Zeit mit manuellem Export und Import von Testergebnissen – das verzögert Feedback und erschwert eine zuverlässige, zentrale Testsicht.\nDer **QMetry GitLab Component** automatisiert diesen Prozess. Die wiederverwendbare CI/CD-Komponente, verfügbar im [GitLab CI/CD Catalog](https://gitlab.com/explore/catalog), überträgt Testausführungsdaten nach jeder Pipeline-Ausführung automatisch nach QMetry – einer KI-gestützten, unternehmenstauglichen Testmanagement-Plattform, die Testplanung, -ausführung, -nachverfolgung und -reporting in einer Lösung vereint.\nAls zentrales System der Aufzeichnung für Tests hilft QMetry Teams dabei, Abdeckung und Ausführung nachzuverfolgen und fundiertere Release-Entscheidungen zu treffen.\n![SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/ojt707rzxnm2yr3vqxdh.png)\n\n## Vorteile der Integration\n\n### Manuelle Uploads entfallen, Nachvollziehbarkeit steigt\nDevSecOps-Engineers und QA-Teams müssen Testergebnisse nicht mehr manuell exportieren und importieren – die Komponente übernimmt das automatisch nach jeder Pipeline-Ausführung. Zugleich erhalten Teams vollständige Nachvollziehbarkeit von Anforderungen über Testfälle bis hin zu tatsächlichen Ausführungsergebnissen.\n\n![Test results with SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/ajx64sihup2nursdpnxz.png)\n\n### Compliance- und Audit-Anforderungen erfüllen\nFür Organisationen in regulierten Branchen ist lückenlose Testdokumentation nicht verhandelbar. Die Integration stellt sicher, dass jede Testausführung in QMetry mit Verknüpfungen zur jeweiligen GitLab-Pipeline, zum Commit und zum Build dokumentiert wird – ohne zusätzlichen manuellen Aufwand.\n![Audit-ready record of testing with SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/q2tbaw5otgdywjkcquqx.png)\n\n### KI-gestützte Test-Insights nutzen\nQMetry analysiert mithilfe von KI Testausführungsmuster, identifiziert instabile Tests, prognostiziert Testfehler und empfiehlt Optimierungsmöglichkeiten. Echtzeit-Daten aus GitLab-Pipelines maximieren den Wert dieser Funktionen.\n![Genaue Insights mit SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/pl7ru4wx8ixnheedfyrs.png)\n\n## Über die GitLab-SmartBear-Partnerschaft\nDiese Komponente steht für die wachsende Partnerschaft zwischen GitLab und SmartBear, CI/CD-Ausführung und Testmanagement in einem Workflow zu verbinden. Gemeinsam helfen sie Teams, Testing in den Entwicklungszyklus zu integrieren und dabei die Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Standards ihrer Branchen einzuhalten.\n\n## Praxisbeispiele\n\n### Finanzdienstleistungen: Enterprise-Banking-Plattformen\nFührende Finanzinstitute stehen vor besonderen Herausforderungen beim Skalieren von Testautomatisierung:\n* **Regulatorische Compliance**: Detaillierte Audit-Trails für alle Testaktivitäten erforderlich\n* **Mehrere Compliance-Frameworks**: BaFin BAIT, PSD2, DSGVO und interne Risikomanagement-Richtlinien\n* **Hochfrequente Deployments**: Mehrere Produktions-Deployments täglich über Microservices\n* **Verteilte Teams**: Echtzeit-Transparenz über globale Engineering-Teams hinweg erforderlich\nFinanzdienstleister, die den QMetry GitLab Component einsetzen, automatisieren Testergebnis-Uploads für Unit-Tests, API-Contract-Tests, End-to-End-Tests für Transaktionsabläufe sowie Security- und Performance-Testergebnisse.\n\n**Mögliche Ergebnisse**:\n* **Deutliche Reduzierung** des manuellen Test-Reporting-Aufwands\n* **Vollständige Audit-Trail-Abdeckung** für Regulierungsprüfungen\n* **Echtzeit-Transparenz** für verteilte QA-Teams\n* **Verbesserte Compliance-Position** durch vollständige Nachvollziehbarkeit von Anforderungen bis zur Testausführung\n\n### Flugregelungssoftware in der Luft- und Raumfahrt\nDie Softwareentwicklung in der Luft- und Raumfahrt unterliegt besonderen Anforderungen:\n* **DO-178C-Compliance**: Avioniksoftware muss strikte Zertifizierungsstandards erfüllen\n* **Vollständige Nachvollziehbarkeit**: Jede Anforderung verknüpft mit Testfällen und Ausführungsergebnissen\n* **Audit-Trails**: Zertifizierungsbehörden verlangen detaillierte Aufzeichnungen aller Testaktivitäten\n* **Mehrere Teststufen**: Unit-, Integrations-, System- und Zertifizierungstests\nDurch die Integration von GitLab CI/CD mit QMetry automatisiert das Aerospace-Engineering-Team Testausführung und Reporting über alle Teststufen hinweg.\n\n**Vor der Integration**:\n* Manueller Export aus GitLab, Import in QMetry über UI-Uploads\n* Prozess dauerte 2–3 Stunden pro Testzyklus\n* Fehlerrisiko bei der Dateneingabe, verzögerte Rückmeldung an Stakeholder\n\n**Nach der Integration**:\n* Testergebnisse fließen automatisch von GitLab nach QMetry\n* Vollständiger Audit-Trail vom Commit über den Test bis zum Ergebnis\n* Kein manueller Eingriff, Echtzeit-Transparenz für Zertifizierungsprüfer\n* Compliance-Reports werden automatisch erstellt\n\n**Beispiel-Dashboard in QMetry nach der Integration**:\n```none\n    ╔════════════════════════════════════════════════════════════╗\n    ║  Flight Control System v2.4 - Test Execution Dashboard     ║\n    ╠════════════════════════════════════════════════════════════╣\n    ║                                                            ║\n    ║  📊 Test Execution Summary (Last 7 Days)                   ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  ✓ Total Tests Executed: 1,247                             ║\n    ║  ✓ Passed: 1,241 (99.5%)                                   ║\n    ║  ✗ Failed: 6 (0.5%)                                        ║\n    ║  ⏸ Skipped: 0                                              ║\n    ║                                                            ║\n    ║  📁 Test Suite Organization                                ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  └─ Certification/                                         ║\n    ║     └─ DO-178C/                                            ║\n    ║        ├─ Unit/ (487 tests, 100% pass)                     ║\n    ║        ├─ Integration/ (623 tests, 99.2% pass)             ║\n    ║        └─ System/ (137 tests, 100% pass)                   ║\n    ║                                                            ║\n    ║  🔗 Traceability                                           ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  Requirements Covered: 342/342 (100%)                      ║\n    ║  Test Cases Linked: 1,247/1,247 (100%)                     ║\n    ║  GitLab Pipeline Executions: 47 (automated)                ║\n    ║                                                            ║\n    ║  ⚠️  Action Items                                          ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  • 6 failed tests require investigation                    ║\n    ║  • Last execution: 2 minutes ago (Pipeline #1543)          ║\n    ║  • GitLab Commit: a7f8c23 \"Fix altitude hold logic\"        ║\n    ║                                                            ║\n    ╚════════════════════════════════════════════════════════════╝\n    \n```\n### Compliance- und Audit-Vorteile\n\n**Für Finanzdienstleister (BaFin BAIT, PSD2, SOX)**:\n1. **Automatische Nachvollziehbarkeit**: Regulatorische Anforderungen → Testfälle → Ausführungsergebnisse → GitLab-Commits verknüpft\n2. **Auditfähige Dokumentation**: Vollständige Testausführungshistorie mit Zeitstempeln und Pipeline-Referenzen\n3. **Regulatorisches Reporting**: Compliance-Reports direkt aus QMetry-Testdaten generieren\n\n**Für die Luft- und Raumfahrt-Zertifizierung (DO-178C, DO-254)**:\n1. **Automatische Nachverfolgbarkeitsmatrix**: Anforderungen → Testfälle → Ausführungsergebnisse → GitLab-Commits\n2. **Unveränderlicher Audit-Trail**: Pipeline-ID, Commit-SHA und Ausführer für jede Testausführung gestempelt\n3. **Zertifizierungspaket-Generierung**: Konforme Dokumentation aus GitLab-Pipeline-Daten\n\n---\n\n## Technische Umsetzung\n*Dieser Abschnitt orientiert Teams, die die Integration einrichten möchten. Die vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung mit allen Konfigurationsdetails – API-Credentials, CI/CD-Variablen, Testformate, erweiterte Optionen und Fehlerbehebung – ist im [englischen Originalbeitrag](https://about.gitlab.com/blog/streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component/) verfügbar.*\n\n## Voraussetzungen\n* **GitLab-Account** mit einem Projekt, das automatisierte Tests enthält und Testergebnisdateien erzeugt (JUnit XML, TestNG XML usw.)\n* **QMetry Test Management Enterprise**-Account mit aktiviertem API-Zugriff und generiertem API-Key\n* **QMetry-Projekt**, bereits angelegt, in das Testergebnisse hochgeladen werden sollen\n* **Kenntnisse in GitLab CI/CD**, einschließlich grundlegender `.gitlab-ci.yml`-Syntax\n### Ablauf der Testergebnis-Übertragung\n1. **Testausführung**: Die GitLab CI/CD-Pipeline führt automatisierte Tests aus.\n2. **Ergebnisgenerierung**: Tests erzeugen Ausgabedateien (JUnit XML, TestNG XML usw.).\n3. **Komponentenaufruf**: Die QMetry-Komponente wird als Job in der Pipeline ausgeführt.\n4. **Automatischer Upload**: Die Komponente liest die Testergebnisdateien und lädt sie via API nach QMetry hoch.\n5. **QMetry-Verarbeitung**: QMetry empfängt die Ergebnisse und stellt sie für Reporting und Analyse bereit.\n\n## Basisintegration\nDie Komponente in der `.gitlab-ci.yml`-Datei einbinden. Die Komponente sollte **nach** dem Abschluss der Tests ausgeführt werden:\n```yaml\n    include:\n      - component: gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component/qmetry-import@1.0.5\n        inputs:\n          stage: test\n          project: \"Aerospace Flight Control System\"\n          file_name: \"results.xml\"\n          testing_type: \"JUNIT\"\n          instance_url: ${INSTANCE_URL}\n          api_key: ${QMETRY_API_KEY}\n  ```\n\n\n| Parameter | Beschreibung | Beispiel |\n| ----- | ----- | ----- |\n| `stage` | CI/CD-Stage für den Upload-Job | `test` |\n| `project` | QMetry-Projektname oder -Schlüssel | `\"Aerospace Flight Control System\"` |\n| `file_name` | Pfad zur Testergebnisdatei | `\"results.xml\"` |\n| `testing_type` | Format der Testergebnisse | `\"JUNIT\"` (auch: `TESTNG`, `NUNIT` usw.) |\n| `instance_url` | QMetry-Instanz-URL | `${INSTANCE_URL}` (aus CI/CD-Variablen) |\n| `api_key` | QMetry API-Key zur Authentifizierung | `${QMETRY_API_KEY}` (aus CI/CD-Variablen) |\n\n## Vollständiges Pipeline-Beispiel\n```yaml\n    stages:\n      - test\n      - report\n\n    variables:\n      NODE_VERSION: \"18\"\n\n    unit-tests:\n      stage: test\n      image: node:${NODE_VERSION}\n      script:\n        - npm ci\n        - npm run test:unit -- --reporter=junit --reporter-options=output=results.xml\n      artifacts:\n        reports:\n          junit: results.xml\n        paths:\n          - results.xml\n        when: always\n      tags:\n        - docker\n\n    include:\n      - component: gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component/qmetry-import@1.0.5\n        inputs:\n          stage: test\n          project: \"Aerospace Flight Control System\"\n          file_name: \"results.xml\"\n          testing_type: \"JUNIT\"\n          instance_url: ${INSTANCE_URL}\n          api_key: ${QMETRY_API_KEY}\n```\n\n## Vollständige Konfigurationsreferenz\n| Eingabeparameter | Pflichtfeld | Standard | Beschreibung |\n| ----- | ----- | ----- | ----- |\n| `stage` | Nein | `test` | GitLab CI/CD-Stage für den Upload-Job |\n| `runner_tag` | Nein | `\"\"` | Spezifischer Runner-Tag (leer = beliebiger verfügbarer Runner) |\n| `project` | Ja | – | QMetry-Projektname oder -Schlüssel |\n| `file_name` | Ja | – | Pfad zur Testergebnisdatei (relativ zum Projektstamm) |\n| `testing_type` | Ja | – | Testergebnisformat: `JUNIT`, `TESTNG`, `NUNIT` usw. |\n| `skip_warning` | Nein | `\"1\"` | Warnungen beim Import überspringen (`\"1\"` = überspringen, `\"0\"` = anzeigen) |\n| `is_matching_required` | Nein | `\"false\"` | Bestehende Testfälle nach Name abgleichen (`\"true\"` oder `\"false\"`) |\n| `testsuite_name` | Nein | `\"\"` | Name für die Test-Suite in QMetry |\n| `testsuite_id` | Nein | `\"\"` | Bestehende Test-Suite-ID, an die Ergebnisse angehängt werden |\n| `testsuite_folder_path` | Nein | `\"\"` | Ordnerpfad für die Test-Suite-Organisation (z. B. `/Regression/Sprint-23`) |\n| `automation_hierarchy` | Nein | `\"\"` | Hierarchieebene für die Testorganisation (`\"1\"`, `\"2\"`, `\"3\"` usw.) |\n| `testcase_fields` | Nein | `\"\"` | Benutzerdefinierte Felder für Testfälle (kommagetrennt: `field1=value1,field2=value2`) |\n| `testsuite_fields` | Nein | `\"\"` | Benutzerdefinierte Felder für Test-Suites (kommagetrennt: `field1=value1,field2=value2`) |\n| `instance_url` | Ja | – | QMetry-Instanz-URL (in CI/CD-Variablen speichern) |\n| `api_key` | Ja | – | QMetry API-Key (in CI/CD-Variablen speichern, maskiert) |\n\n## Dokumentation und Support\n* **Komponentendokumentation**: [GitLab CI/CD Catalog](https://gitlab.com/explore/catalog)\n* **Komponenten-Repository**: [gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component](https://gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component)\n* **QMetry-Dokumentation**: [QMetry Support Portal](https://qmetrysupport.atlassian.net/wiki/spaces/QPro/overview)\n* **SmartBear-Ressourcen**: [SmartBear Academy](https://smartbear.com/resources/)\n* **GitLab CI/CD-Dokumentation**: [GitLab CI/CD Documentation](https://docs.gitlab.com/ee/ci/)\n* **QMetry-Support**: support@smartbear.com – [QMetry Community Forum](https://community.smartbear.com/)",{"featured":12,"template":13,"slug":689},"streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component",{"content":691,"config":701},{"title":692,"description":693,"authors":694,"heroImage":696,"date":686,"body":697,"category":9,"tags":698},"GitLab Duo CLI: Agentenbasierte KI jetzt auch im Terminal","GitLab Duo CLI bringt agentenbasierte KI der Duo Agent Platform ins Terminal – mit interaktivem Chat-Modus und Headless-Modus für CI/CD-Automatisierung.",[695],"John Coghlan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775561395/bhe1as7ttjvzltxwgo5m.png","Wer Pipelines debuggt oder KI in automatisierte CI/CD-Workflows integriert, ohne dass jemand dabei zusieht, kommt mit bisherigen KI-Assistenten schnell an Grenzen: Diese konzentrieren sich auf Code-Erstellung und decken damit nur einen Teil des Software-Lebenszyklus ab. GitLab Duo CLI, jetzt in der öffentlichen Beta, schließt diese Lücke.\n\nGitLab Duo CLI bringt die agentenbasierte KI der [Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) ins Terminal – mit vollständiger Unterstützung für automatisierte Workflows und einem interaktiven Chat-Modus, wenn ein Mensch im Loop bleiben soll. Dieser Artikel beschreibt, was Duo CLI leistet, wie die beiden Betriebsmodi funktionieren und welches Sicherheitsmodell dahintersteht.\n\n## GitLab Duo CLI installieren\n\nWer GLab (die GitLab CLI) bereits installiert hat, führt folgenden Befehl aus:\n\n```\nglab duo cli\n```\n\nAnschließend einfach den Anweisungen folgen.\n\nOhne GLab: [Hier installieren](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/#installation) oder [Duo CLI als eigenständiges Tool verwenden](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_cli/#without-the-gitlab-cli).\n\n## Warum das Terminal – und warum jetzt\n\nDie erste Generation von KI-Assistenten für die Softwareentwicklung war auf die IDE ausgerichtet und konzentrierte sich ausschließlich auf Code-Erstellung. Das war sinnvoll, solange Autovervollständigung im Vordergrund stand. Sobald KI-Agenten jedoch eigenständig handeln – Tests ausführen, Pipelines auslösen, Vulnerability-Scans überwachen und mehr – reicht die IDE als einzige Abstraktionsebene nicht mehr aus.\n\nDie besten Entwickler-Tools funktionieren sowohl für Menschen als auch für Maschinen. CLIs haben sich über Jahrzehnte in genau diese Richtung entwickelt. Sie sind komponierbar: Output lässt sich weiterleiten, Befehle verketten, Skripte einbetten. Sie sind nachvollziehbar: Wenn etwas schiefläuft, führt man denselben Befehl aus und sieht genau, was der Agent gesehen hat. Und sie sind transparent: keine Hintergrundprozesse, kein Initialisierungsaufwand, kein Protokoll, das beim Fehlerfall erst entschlüsselt werden muss.\n\nTerminal-Interfaces eignen sich besser für Automatisierung, Scripting und portable Umgebungen. IDE-Interfaces bieten sich für interaktive, kontextreiche Entwicklung an. GitLab Duo CLI ist für ersteres ausgelegt – Duo Agentic Chat in IDE und UI deckt letzteres ab.\n\n## Was GitLab Duo CLI kann\n\nMit GitLab Duo CLI lässt sich Code erstellen, anpassen, refaktorieren und modernisieren – vergleichbar mit anderen KI-gestützten Coding-Assistenten für das Terminal. Darüber hinaus sind alle Agenten und Flows der GitLab Duo Agent Platform über Duo CLI zugänglich: von der Automatisierung von CI/CD-Konfigurationen und Pipeline-Optimierungen bis hin zur autonomen Ausführung mehrstufiger Entwicklungsaufgaben über den gesamten Software-Lebenszyklus.\n\nGitLab Duo CLI läuft in zwei Modi:\n\n* **Interaktiver Modus** – eine editor-unabhängige Terminal-Chat-Umgebung mit menschlicher Freigabe vor jeder Aktion. Geeignet für das Verstehen von Codebase-Strukturen, das Erstellen von Code, die Fehlersuche oder das Troubleshooting von Pipelines.\n* **Headless-Modus** – nicht-interaktiv, ausgelegt für Runner, Skripte und automatisierte Workflows. Direkt in CI/CD einbinden, ohne manuelle Eingriffe.\n\n## KI mit Leitplanken\n\nAgentenbasierte KI, die eigenständig Aktionen ausführen kann, birgt reale Sicherheitsrisiken. GitLab Duo CLI adressiert diese auf Plattformebene – nicht nachträglich:\n\n* **Human-in-the-Loop standardmäßig** im interaktiven Modus: Keine Aktion wird ohne Freigabe ausgeführt.\n* **Prompt-Injection-Erkennung** ist in der GitLab Duo Agent Platform integriert, nicht nachgerüstet.\n* **Composite Identity** – eine kombinierte Identität, die sowohl den Nutzenden als auch den Agenten repräsentiert – begrenzt die Zugriffsrechte des Agenten und macht jede KI-gesteuerte Aktion nachvollziehbar.\n\nGitLab Duo CLI unterstützt darüber hinaus [benutzerdefinierte Instruktionsdateien](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/customize/) – z. B. `chat-rules.md`, `AGENTS.md` und `SKILL.md` – die festlegen, welche Aufgaben, Ressourcen, Kontexte und Aktionen ein Agent ausführen darf. **Das ist das Prinzip der minimalen Rechtevergabe auf KI angewendet: Der Agent tut genau das, wozu er autorisiert wurde – und nichts darüber hinaus.**\n\nGitLab Duo CLI in Aktion:\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1179964611?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab Duo CLI Beta Demo V1\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## GitLab Duo CLI ausprobieren\n\nDen Einstieg bietet ein [kostenloser Test der GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/).\n\nWer GitLab bereits im Free Tier nutzt, kann GitLab Duo Agent Platform durch [wenige einfache Schritte](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/#for-the-free-tier-on-gitlabcom) aktivieren.\n\nBestehende GitLab-Premium- oder -Ultimate-Abonnenten können Duo CLI nutzen, indem sie [Duo Agent Platform aktivieren](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/turn_on_off/) – die benötigten GitLab Credits sind im jeweiligen Abonnement [bereits enthalten](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/#included-credits).\n",[699,9,700],"AI/ML","features",{"featured":12,"template":13,"slug":702},"gitlab-duo-cli",{"content":704,"config":713},{"title":705,"description":706,"authors":707,"heroImage":709,"date":710,"body":711,"category":9,"tags":712},"GitLab Feature Flags in Python einrichten","Feature Flags in eine Python-Flask-App integrieren und Feature-Rollouts ohne Redeployment steuern – mit dem Unleash SDK und GitLab.",[708],"Omid Khan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774465167/n5hlvrsrheadeccyr1oz.png","2026-03-26","## Feature Flags als Methode zur Deployment-Risikominimierung\n\nWochen Entwicklungsarbeit, abgeschlossenes Code-Review, alle Tests grün. Das Feature gelangt in die Produktion – und innerhalb einer Stunde treffen Fehlerberichte ein. Der Code verhält sich für die meisten Nutzenden korrekt, aber bestimmte Produktions-Szenarien, die im Staging nicht aufgetreten sind, führen bei einem Teil der Nutzenden zu Ausfällen. Das Ergebnis: ungeplanter Rollback, Incident-Dokumentation, Ursachenanalyse.\n\nFeature Flags verhindern genau das. Das Prinzip: Deployment und Release werden entkoppelt. Code gelangt in die Produktion, sobald er bereit ist – wer das neue Feature tatsächlich sieht, wird unabhängig davon über einen Schalter in GitLab gesteuert. Kein Redeployment, kein Hotfix, keine ungeplante Rollback-Prozedur.\n\n### Systematisch gesteuerte Rollouts\n\nDer eigentliche Wert von Feature Flags liegt in der schrittweisen Freigabe. Ein typischer Ablauf:\n\n1. **QA-Team (User-IDs-Strategie):** Das Feature ist nur für interne Tester sichtbar. Probleme werden erkannt, bevor externe Nutzende betroffen sind.\n2. **Prozentualer Rollout (z. B. 10 %):** Das Feature wird für einen definierten Anteil der Nutzenden aktiviert. Metriken und Fehlerraten lassen sich unter realen Bedingungen beobachten.\n3. **Vollständige Freigabe:** Erst wenn das Verhalten in der Produktion validiert ist, wird das Feature für alle aktiviert.\n\nTritt auf einer Stufe ein Problem auf, reicht ein Klick in der GitLab-Oberfläche, um das Feature zu deaktivieren – ohne Code-Änderung, ohne Pipeline.\n\n### Skalierung und Produktionsbetrieb\n\nGitLab stellt für jedes Projekt eine Unleash-kompatible API bereit. Der Unleash-SDK pollt die Flag-Definitionen beim Start und danach in einem konfigurierbaren Intervall (im Demo-Projekt: 15 Sekunden). Die Auswertung erfolgt lokal aus dem Cache – kein Netzwerkaufruf pro Flag-Abfrage, kein Latenzeinfluss auf den Request.\n\nFür kleinere Deployments ist das 15-Sekunden-Intervall gut geeignet. Bei Deployments mit vielen App-Instanzen von derselben IP-Adresse gilt: GitLab.com unterstützt bei diesem Intervall rund 125 Clients, bevor Rate-Limits greifen. Für größere Produktionsumgebungen empfiehlt sich ein vorgelagerter Unleash Proxy, der Anfragen mehrerer Instanzen bündelt.\n\n### Sicherheitsrelevante Aspekte\n\n* **Keine Credentials im Quellcode:** Instance ID und alle Tokens gehören in Umgebungsvariablen, nicht in den Code.\n* **Instance ID ist read-only:** Sie erlaubt ausschließlich das Abrufen von Flag-Zuständen, keine Änderungen. Trotzdem als Secret behandeln.\n* **Debug-Modus deaktiviert lassen:** Flasks Debug-Modus ermöglicht Remote Code Execution – in der Produktion zwingend deaktiviert.\n* **Abhängigkeiten aktuell halten:** [Dependency Scanning](https://docs.gitlab.com/user/application_security/dependency_scanning/) in der CI/CD-Pipeline aktivieren, um Schwachstellen in gepinnten Versionen zu erkennen.\n\n## Schritt-für-Schritt: Integration in eine Python-Flask-App\n\nDieser Abschnitt gibt einen Überblick über die technische Integration. Die vollständige Implementierung – alle Schritte, der komplette Code und ein lauffähiges Demo-Projekt – ist im [englischen Originalartikel](https://about.gitlab.com/blog/getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python/) beschrieben. Das Demo-Repository steht unter [gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo) zum Forken bereit.\n\n### SDK vs. GitLab REST API\n\nFür eine App, die Flags bei jedem Request auswertet, ist der SDK die geeignete Wahl:\n\n|  | REST API | Unleash SDK |\n| ----- | ----- | ----- |\n| **Authentifizierung** | Personal Access Token mit Projektberechtigungen | Nur Instance ID – read-only, auf Flag-Zustand beschränkt |\n| **Flag-Auswertung** | Netzwerkaufruf pro Abfrage | Lokal aus dem Cache |\n| **Latenz** | Netzwerk-Round-Trip | Nahezu null (In-Memory) |\n| **Strategie-Unterstützung** | Manuelle Auswertung erforderlich | Integriert: Prozentualer Rollout, User-ID-Targeting |\n| **Rate-Limits** | GitLab.com API-Limits | Eine Poll-Verbindung pro App-Instanz |\n\n### Kernmuster der Integration\n\nDie gesamte Integration besteht aus einer Abhängigkeit (`UnleashClient`), drei Umgebungsvariablen und einem Methodenaufruf.\n\n**SDK initialisieren:**\n\n```python unleash_client = UnleashClient(\n    url=UNLEASH_URL,\n    app_name=UNLEASH_APP_NAME,\n    instance_id=UNLEASH_INSTANCE_ID,\n    refresh_interval=15,\n    metrics_interval=60,\n)\nunleash_client.initialize_client() ```\n\n**Flag abfragen:**\n\n```python def is_flag_enabled(flag_name):\n    return unleash_client.is_enabled(flag_name)\n```\n\n`is_enabled()` wertet lokal aus dem Cache aus – kein Netzwerkaufruf, kein Latenzeinfluss auf den Request.\n\n**Nutzerkontext für gezieltes Targeting übergeben:**\n\n```python unleash_client.is_enabled(\n    'new_layout',\n    context={'userId': current_user.id}\n) ```\n\nDer SDK übernimmt das konsistente Hashing für prozentuale Rollouts. Für die vollständige Einrichtung – Flags in GitLab anlegen, Unleash-Credentials abrufen, App lokal ausführen und Flags in Echtzeit umschalten – siehe den [englischen Originalartikel](https://about.gitlab.com/blog/getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python/).\n\n### Ressourcen\n\n* [Demo-Projekt auf GitLab](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo)\n* [GitLab Feature-Flags-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/operations/feature_flags/)\n* [Unleash Python SDK auf GitHub](https://github.com/Unleash/unleash-python-sdk)",[700,27,9],{"featured":12,"template":13,"slug":714},"getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python",{"promotions":716},[717,731,743],{"id":718,"categories":719,"header":721,"text":722,"button":723,"image":728},"ai-modernization",[720],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":724,"config":725},"Get your AI maturity score",{"href":726,"dataGaName":727,"dataGaLocation":248},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":729},{"src":730},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":732,"categories":733,"header":735,"text":722,"button":736,"image":740},"devops-modernization",[9,734],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":737,"config":738},"Get your DevOps maturity score",{"href":739,"dataGaName":727,"dataGaLocation":248},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":741},{"src":742},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":744,"categories":745,"header":747,"text":722,"button":748,"image":752},"security-modernization",[746],"security","Are you trading speed for security?",{"text":749,"config":750},"Get your security maturity score",{"href":751,"dataGaName":727,"dataGaLocation":248},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":753},{"src":754},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":756,"blurb":757,"button":758,"secondaryButton":763},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":759,"config":760},"Kostenlosen Test starten",{"href":761,"dataGaName":55,"dataGaLocation":762},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":57,"config":764},{"href":59,"dataGaName":60,"dataGaLocation":762},1777309967398]